KR101938051B1 - 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법 및 장치 - Google Patents

레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 장치는 도로를 주행 중인 차량의 모노펄스 레이더(monopulse radar)를 이용하여 수신되는 각 샘플 타임의 신호에서 객체를 검출하고 클러터를 제거하는 객체 검출부, 상기 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 신호를 주기적으로 누적하고, 상기 누적된 모든 샘플 타임의 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성하는 스캐터 이미지 생성부 및 상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치를 이용하여 상기 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 도로 형상 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING SHAPES OF ROAD USING RADAR}
본 발명은 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 레이더를 이용하되 이미지를 형상화하는 별도의 과정 없이 도로의 형상을 예측하는 기술에 관한 것이다.
최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자율 주행 자동차는 여러 가지 센서를 이용하여 주행 경로에 존재하는 다양한 객체(장애물)들을 감지하고, 이들을 회피하면서 원하는 목적지까지 스스로 이동할 수 있는 자동차를 의미하며, 이러한 자율 주행 자동차에서 이용하는 주요한 센서가 바로 레이더(radar)이다.
종래의 레이더 기술은 수신된 신호를 분석하여 목표물의 정확한 위치를 파악하는 것을 기본으로 하며, 수신된 신호 다수를 이용하여 위치 추정 알고리즘을 적용한다.
이를 위해서는 차량의 속도와 각속도, 차량의 방위 등의 정보를 정확히 파악하는 것이 선행되어야 하며, 이러한 정보를 고려하여 위치 추정 알고리즘을 적용해 보다 정확한 목표물의 위치를 파악할 수 있다.
그러나 이와 같은 종래의 레이더 기술은 목표물의 위치를 보다 정확히 파악할 수 있다는 장점이 있으나 파악한 목표물들이 무질서하게 산개되어 있을 경우 신호를 분석하는 것이 어렵다는 단점이 있다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 별도의 위치 추정 알고리즘을 이용하여 목표물의 정확한 위치를 파악하는 과정 없이, 레이더의 수신 신호를 누적하여 차량의 이동 경로와 도로상의 차량, 도로의 형상 등을 파악하는 방안을 제공하고자 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 장치는 도로를 주행 중인 차량의 모노펄스 레이더(monopulse radar)를 이용하여 수신되는 각 샘플 타임의 신호에서 객체를 검출하고 클러터를 제거하는 객체 검출부, 상기 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 신호를 주기적으로 누적하고, 상기 누적된 모든 샘플 타임의 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성하는 스캐터 이미지 생성부 및 상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치를 이용하여 상기 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 도로 형상 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 형상 예측 장치가 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법은 (a) 도로를 주행 중인 차량의 모노펄스 레이더(monopulse radar)를 이용하여 수신되는 각 샘플 타임의 신호에서 객체를 검출하고 클러터를 제거하는 단계, (b) 상기 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 신호를 주기적으로 누적하고, 상기 누적된 모든 샘플 타임의 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성하는 단계 및 (c) 상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치를 이용하여 상기 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 별도의 위치 추정 알고리즘을 이용하여 목표물의 정확한 위치를 파악하는 과정 없이, 레이더의 수신 신호를 누적하여 차량의 이동 경로와 도로상의 차량, 도로의 형상 등을 파악할 수 있다.
또한, 별도의 위치 추정 알고리즘이 필요하지 않으므로, 데이터의 양을 감소시키고 신호 처리 기법이 간단하여 데이터 처리 속도의 향상에 기여할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 형상 예측 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캐터 이미지 생성 방법을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캐터 이미지를 도시한 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다.
그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 시스템은 레이더(100) 및 도로 형상 예측 장치(200)를 포함할 수 있다.
각 구성 요소를 간략히 설명하면, 레이더(100)는 하나의 송신 안테나와 복수의 수신 안테나를 포함하는 모노펄스 레이더(monopulse radar)를 사용할 수 있다.
참고로 ‘모노펄스’라는 단어는 하나의 펄스로 방위각과 고각평면에서 동시에 타겟의 위치를 탐지할 수 있는 안테나의 능력으로부터 붙여진 이름이다.
레이더(100)는 차량이 도로를 주행 시 도로 주변이나 도로 상에 존재하는 객체들, 즉 차량과 비(非)차량으로부터 반사되는 신호를 수신하도록 차량의 소정 위치에 설치될 수 있다.
한편, 도로 형상 예측 장치(200)는 레이더(100)의 수신 신호를 누적하고, 누적된 수신 신호의 모든 객체를 이미지 평면에 표시하는 스캐터 이미지(scatter image)를 생성할 수 있으며, 스캐터 이미지에 표시되는 객체의 위치를 이용하여 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측할 수 있다.
도로 형상 예측 장치(200)의 도로 형상 예측 방법은 종래와 같이 위치 추정 알고리즘을 사용하지 않아 각 객체의 정확한 위치는 파악할 수 없지만, 수신 신호를 누적하여 사용함으로써 차량의 이동 궤적을 파악할 수 있다.
이하 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 형상 예측 장치(200)를 상세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 형상 예측 장치(200)의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도로 형상 예측 장치(200)는 객체 검출부(210), 스캐터 이미지 생성부(220), 도로 형상 예측부(230), 도로 형상 출력부(240), 제어부(250) 및 저장부(260)를 포함할 수 있다.
각 구성 요소를 설명하면, 객체 검출부(210)는 레이더(100)의 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 각 샘플 타임의 신호에서 객체를 검출하고 클러터를 제거할 수 있다.
이를 위해 객체 검출부(210)는 레이더(100)의 수신 신호들에 고속퓨리에변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 적용하여 주파수 영역으로 변환할 수 있으며, 주파수 영역으로 변환된 데이터를 이용하여 차량으로부터 각 객체까지의 거리를 계산하고, 위상차를 이용하여 각 객체에 대한 방위각을 계산할 수 있다.
여기서 방위각의 계산은 모노펄스 레이더의 위상차를 이용할 수 있으며, 이에 대한 계산 방법은 공지된 기술이므로 상세한 설명은 생략하도록 한다.
객체 검출부(210)는 객체에 대한 거리와 방위각(좌우 방위 및 상하 방위), 그리고 신호 크기 및 속도 등을 포함하는 객체 정보를 저장할 수 있다.
참고로, 레이더(210)의 수신 신호는 거리에 따라서 신호의 크기가 감소하는데, 객체 검출부(210)는 정규화를 통해 거리에 따른 신호의 감쇄를 보정할 수 있다.
또한, 객체 검출부(210)는 임계 값을 이용하여 수신 신호에서 클러터 신호를 제거할 수 있으며, 상기 임계 값은 유동적일 수 있다.
또한, 객체 검출부(210)는 레이더(100)의 수신 신호에서 운전자의 차량을 중심으로 객체의 거리, 각도, 속도 및 신호의 크기 중 하나 이상을 획득하고, 획득된 신호의 크기를 이용하여 객체의 종류를 차량과 비(非)차량으로 구분할 수 있다.
예를 들어, 객체 검출부(210)는 검출된 신호의 크기가 미리 정해진 임계 값을 초과하는 경우 해당 객체를 차량으로, 검출된 신호의 크기가 임계 값 이하인 경우 해당 객체를 비차량(가로등, 가로수 등 도로 주변의 구조물 등)으로 판단할 수 있다.
객체 검출부(210)는 레이더(210)의 수신 신호로부터 상기 객체 정보를 추출하고 클러터 신호를 제거하는 동작을 각 샘플 타임의 수신 신호마다 수행할 수 있다.
한편, 스캐터 이미지 생성부(220)는 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 수신 신호를 주기적으로 누적하고, 누적된 모든 샘플 타임의 수신 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성할 수 있다.
이 때 이미지를 생성 시 누적되는 샘플 타임의 신호의 개수는 차량의 이동 속도에 비례할 수 있다.
이하 도 3을 참조하여 스캐터 이미지 생성부(220)의 동작을 상세히 설명하도록 한다.
도 3a 및 도 3b는 종래의 스캐터 이미지 생성 방법을 도시한 도면이고, 도 3c 및 도 3d는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캐터 이미지 생성 방법을 도시한 도면이다.
도 3a 내지 도 3d에는 차량이 주행하는 도로의 형상과 도로의 주변에 설치된 객체(가로등, 가로수 등)가 원형(A1~E4)으로 표시되어 있으며, 점선의 직사각형 박스는 각 샘플 타임의 수신 신호에서 검출되는 객체를 표시하기 위한 것이다.
도 3a는 종래의 레이더를 이용하여 수신된 각 샘플 타임의 수신 신호(S1~S5)와 각 수신 신호에서 검출된 객체가 도시되어 있다.
종래에는 레이더를 이용하는 목적이 객체의 정확한 위치를 파악하는 것이므로, 차량의 이동 거리에 따라서 각 객체가 차량으로부터 얼마나 떨어져 있는지, 즉 차량의 이동 거리에 따른 각 객체의 위치를 파악하는 것이 중요하였다.
따라서, 차량의 이동 거리에 따른 각 샘플 타임별로 수신 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하면 점선의 직사각형 박스와 같이 나타낼 수 있다.
여기서 수신 신호에서 검출된 객체가 도로를 따라 설치된 가로수나 가로등과 같은 비차량이라고 가정하면, 각 샘플 타임별로 수신 신호에서 검출된 객체들을 이미지 평면에 표시하는 경우, 도 3a와 같이 거의 동일한 위치에 표시된다.
그리고 도 3b와 같이 S1~S5의 스캐터 이미지를 모두 중첩하여도, 각 스캐터 이미지와 객체의 위치는 크게 다를 것이 없으며, 이를 통해 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 것은 불가능하다.
반면, 스캐터 이미지 생성부(220)는 차량의 이동 거리가 아닌 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 수신 신호를 주기적으로 누적(I1~I3)하고, 누적된 샘플 타임의 수신 신호에서 객체를 검출할 수 있으며, 이를 나타내면 도 3c와 같다.
도 3c는 차량의 이동 속도에 상응하는 샘플 타임의 수가 3개로 설정된 실시예로서, 주기적(I1~I3)으로 누적된 샘플 타임의 수신 신호에서 검출된 객체들을 차량의 이동 거리를 고려하지 않고 이미지 평면에 표시하는 경우, 도 3d와 같이 누적된 객체의 위치가 형성하는 궤적을 볼 수 있다.
한편, 도로 형상 예측부(230)는 스캐터 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체들의 위치가 형성하는 궤적에 상응하는 원의 곡률을 계산하고, 계산된 곡률에 기초하여 차량이 운행 중인 도로의 형상을 예측할 수 있다.
여기서 도로 형상 예측부(230)는 도로의 형상을 예측하는 일 실시예로서, 객체 검출부(210)에서 검출된 비차량(예를 들어 도로 주변의 가로등이나 가로수 등)의 위치를 이용하여 도로 형상을 예측할 수 있다.
또한, 도로 형상 예측부(230)는 도로의 형상을 예측하는 다른 실시예로서, 객체 검출부(210)에서 검출된 차량과 비차량의 위치를 모두 이용하여 도로 형상을 예측할 수 있다.
이 때, 도로 형상 예측부(230)는 비차량의 위치에 차량의 위치보다 더 높은 가중치를 부여하여 도로 형상을 예측할 수 있다.
이는 도로 주변에 설치된 가로등이나 가로수와 같은 비차량 객체가 고정된 상태이므로 도로의 형상을 예측하는데 있어 더 정확한 정보를 제공할 수 있고, 차량의 경우 움직이는 객체이므로 비차량 객체보다는 정확한 정보를 제공함에 있어 다소 부족하지만, 도로를 따라서 움직인다는 점을 고려하면 도로의 형상을 예측하는데 있어 활용할 수 있는 면이 존재하기 때문이다.
이와 같이, 본 발명은 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 수신 신호를 주기적으로 누적하고, 누적된 모든 샘플 타임의 수신 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시함으로써 도로의 형상을 예측하기 위한 별도의 이미지 처리 과정 없이도 도로의 형상을 예측할 수 있다.
그리고 도로의 형상을 예측한 결과는 아래의 도로 형상 출력부(240)를 통해 운전자가 확인할 수 있는 영상의 형태로 제공될 수 있으며, 자율 주행 차량의 주행에도 활용될 수 있다.
한편, 도로 형상 출력부(240)는 도로 형상 예측부(230)에서 예측된 도로 형상을 운전자가 인식할 수 있는 형태의 영상으로 생성하고, 이를 도로 형상 예측 장치(200)와 연결된 디스플레이 장치의 화면을 통해 출력할 수 있다.
이는 네비게이션과 같은 길 안내 장치에 등록되지 않은 도로를 야간에 주행 시, 주행 중인 도로의 형상을 운전자에게 제공함으로써 운전자의 안전 운전에 기여할 수 있다.
한편, 제어부(250)는 도로 형상 예측 장치(200)의 구성 요소들, 예를 들어 객체 검출부(210), 스캐터 이미지 생성부(220), 도로 형상 예측부(230) 및 도로 형상 출력부(240)가 전술한 동작을 수행하도록 제어할 수 있으며, 후술하는 저장부(260) 또한 제어할 수 있다.
한편, 저장부(260)는 제어부(250)가 도로 형상 예측 장치(200)의 구성 요소들을 제어하기 위한 알고리즘 및 해당 알고리즘에 의해 수행되는 제어 과정에서 필요하거나 파생되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4의 과정은 도로 형상 예측 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 도로 형상 예측 장치(200)는 레이더(100)의 복수의 수신 안테나를 통해 수신되는 각 샘플 타임의 신호에 고속퓨리에변환을 적용하여 주파수 영역으로 변환한다(S401).
S401 후, 도로 형상 예측 장치(200)는 주파수 영역으로 변환된 데이터를 이용하여 차량으로부터 각 객체까지의 거리를 계산하고, 위상차를 이용하여 각 객체에 대한 방위각을 계산하며, 객체에 대한 거리와 방위각, 그리고 신호 크기 및 속도 등을 포함하는 객체 정보를 저장한다(S402).
여기서, 도로 형상 예측 장치(200)는 레이더(210)의 수신 신호에서 운전자의 차량을 중심으로 객체의 거리, 각도, 속도 및 신호의 크기 중 하나 이상을 획득하고, 획득된 신호의 크기를 이용하여 객체의 종류를 차량과 비(非)차량으로 구분할 수 있다.
S402 후, 도로 형상 예측 장치(200)는 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 수신 신호를 누적하여 저장한다(S403).
S403 후, 도로 형상 예측 장치(200)는 누적된 모든 샘플 타임의 수신 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성한다(S404).
S404 후, 도로 형상 예측 장치(200)는 스캐터 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체들의 위치가 형성하는 궤적에 상응하는 원의 곡률을 계산하여 차량이 운행 중인 도로의 형상을 예측한다(S405).
여기서 도로 형상 예측 장치(200)는 검출된 객체 중 비차량의 위치를 이용하여 도로 형상을 예측할 수도 있고, 검출된 차량의 위치와 비차량의 위치를 모두 이용하되 차량의 위치보다 비차량의 위치에 더 높은 가중치를 부여하여 도로 형상을 예측할 수 있다.
S405 후, 도로 형상 예측 장치(200)는 예측된 도로 형상을 운전자가 인식할 수 있는 형태의 영상으로 생성하여, 도로 형상 예측 장치(200)와 연결된 디스플레이 장치의 화면을 통해 출력한다(S406).
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 실제 스캐터 이미지를 도시한 도면이다.
도 5a는 종래의 종래의 레이더를 이용하여 수신된 각 샘플 타임의 수신 신호(S1~S5)와 각 수신 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시한 실제 스캐터 이미지이다.
S1~S5의 각 스캐터 이미지를 살펴보면 수신 신호에서 검출된 객체가 거의 동일한 위치에 동일한 신호의 세기로 나타나 있는 것을 확인할 수 있다.
그리고 이 결과를 모두 중첩하여도 각 객체의 위치는 서로 동일한 위치에 중첩되어 표시되므로, 이를 통해 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 것은 불가능하다.
도 5b는 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 수신 신호를 주기적으로 누적하고, 누적된 모든 샘플 타임의 수신 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시한 스캐터 이미지이다.
도 5b에서 x축은 차량을 기준으로 좌측과 우측의 거리(m)를 나타내며, 좌측의 y축은 차량의 전방 거리(m)를, 우측의 y축은 각 객체의 신호 세기를 나타낸다.
앞서 설명한 바와 같이, 각 객체의 신호 세기는 해당 객체를 차량과 비차량으로 구분하는데 활용될 수 있다.
도 5b를 살펴보면, 주기적으로 누적된 샘플 타임의 수신 신호에서 검출된 객체들이 모두 표시되어 있으며, 누적된 객체의 위치가 형성하는 궤적을 살펴보면 도로의 형상을 갖추고 있음을 확인할 수 있다.
앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 레이더
200 : 도로 형상 예측 장치
210 : 객체 검출부
220 : 스캐터 이미지 생성부
230 : 도로 형상 예측부
240 : 도로 형상 출력부
250 : 제어부
260 : 저장부

Claims (10)

  1. 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 장치에 있어서,
    도로를 주행 중인 차량의 모노펄스 레이더(monopulse radar)를 이용하여 수신되는 각 샘플 타임의 신호에서 객체를 검출하고 클러터를 제거하는 객체 검출부;
    상기 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 신호를 주기적으로 누적하고, 상기 누적된 모든 샘플 타임의 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성하는 스캐터 이미지 생성부; 및
    상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치를 이용하여 상기 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 도로 형상 예측부
    를 포함하되,
    상기 스캐터 이미지 생성 시 누적되는 샘플 타임의 신호의 개수는 상기 차량의 이동 속도에 비례하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 객체 검출부는
    상기 차량을 중심으로 상기 객체의 거리, 각도, 속도 및 신호의 크기(amplitude) 중 하나 이상을 검출하고, 상기 검출된 신호의 크기를 이용하여 상기 객체의 종류를 차량과 비(非)차량으로 구분하되,
    상기 검출된 신호의 크기가 미리 정해진 임계 값을 초과하는 경우 해당 객체를 차량으로, 상기 검출된 신호의 크기가 상기 임계 값 이하인 경우 해당 객체를 비차량으로 판단하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 도로 형상 예측부는
    상기 비차량으로 검출된 객체의 위치만을 이용하여 상기 도로의 형상을 예측하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 도로 형상 예측부는
    상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치가 형성하는 궤적에 상응하는 원의 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률에 기초하여 상기 도로의 형상을 예측하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 장치.
  5. 삭제
  6. 도로 형상 예측 장치가 레이더를 이용하여 도로의 형상을 예측하는 방법에 있어서,
    (a) 도로를 주행 중인 차량의 모노펄스 레이더(monopulse radar)를 이용하여 수신되는 각 샘플 타임의 신호에서 객체를 검출하고 클러터를 제거하는 단계;
    (b) 상기 차량의 이동 속도에 상응하는 수의 샘플 타임의 신호를 주기적으로 누적하고, 상기 누적된 모든 샘플 타임의 신호에서 검출된 객체를 이미지 평면에 표시하여 스캐터 이미지(scatter image)를 생성하는 단계; 및
    (c) 상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치를 이용하여 상기 차량이 주행 중인 도로의 형상을 예측하는 단계
    를 포함하되,
    상기 스캐터 이미지 생성 시 누적되는 샘플 타임의 신호의 개수는 상기 차량의 이동 속도에 비례하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는
    상기 차량을 중심으로 상기 객체의 거리, 각도, 속도 및 신호의 크기(amplitude) 중 하나 이상을 검출하고, 상기 검출된 신호의 크기를 이용하여 상기 객체의 종류를 차량과 비(非)차량으로 구분하되,
    상기 검출된 신호의 크기가 미리 정해진 임계 값을 초과하는 경우 해당 객체를 차량으로, 상기 검출된 신호의 크기가 상기 임계 값 이하인 경우 해당 객체를 비차량으로 판단하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    상기 비차량으로 검출된 객체의 위치만을 이용하여 상기 도로의 형상을 예측하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 방법.
  9. 제6 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    상기 이미지 평면에 누적되어 표시되는 객체의 위치가 형성하는 궤적에 상응하는 원의 곡률을 계산하고, 상기 계산된 곡률에 기초하여 상기 도로의 형상을 예측하는 것을 특징으로 하는 도로 형상 예측 방법.
  10. 제6 항에 따른 방법을 수행하기 위한 일련의 명령을 포함하는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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